Lessons to Learn from Post-Installation Pollution Levels Assessment of Some Distribution Insulators
Notice bibliographique
Résumé
Among the main causes of outdoor insulation failures is their poor specifications in terms of leakage distances. This happens when the selected criteria are unable to cope with all the stresses imposed by the changes in environmental pollutions. Therefore, it is important for utilities to fully understand the actual pollution characteristics of the service environment in which the insulators are operating. In this paper, the pollution severity and performance of some 13.2 kV ceramic insulators, sampled in different areas of a Canadian aluminum factory, are assessed. The investigations were performed taking into account the influence of air humidity. Various characteristics were investigated to assess the pollution levels of the insulators, such as equivalent salt deposit density (ESDD) and non-soluble deposit density (NSDD), surface resistance, and leakage current characteristics (density, 3rd harmonic amplitude, and phase). It was witnessed that the insulators, collected around the factory, were much more polluted in comparison to the initial expectation. The pollution level should not be considered static due to the environmental parameters’ dynamics. Lessons to learn: the reliability of an electrical grid is dependent on components whose own reliability is strongly affected by external factors, of which there is often a poor awareness. If care is not taken to re-evaluate the post-installation pollution levels of the insulators, the light may simply turn out!
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».